可视化杂乱数据
来看一个新数据集——它比您之前见过的更"不干净"一些。
照例，先可视化原始数据。请仔细观察，尝试找出在拟合模型时可能会带来问题的数据点。
数据已加载到名为 prices 的 DataFrame 中。
本练习是课程的一部分
Python 中的时间序列机器学习
练习说明
- 使用 Pandas 可视化这组时间序列数据。
- 计算每条时间序列中的缺失值数量。记录您能看到的任何异常。您认为这些异常是什么？
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)